适用团队及场景的不同
数据化运营依赖IT技术与数据分析能力，其特点是操作可复制性强，逻辑清晰，且运营效率随数据量与分析能力的提升而提升，数据化运营适合电商领域任意规模的团队与公司。
经验化运营依赖从业者的相关业务经验与判断能力，其特点是应用速度快，技术要求低，且运营效率随运营者从业时间的增加而提升，经验化运营适合电商领域中小规模的团队与公司。
适用运营环节的不同
数据化运营旨在解决经验化运营无法“精确”处理的问题，如亚马逊站内广告的单次竞价选择、多广告组的筛选与优化、店铺群的管理等，经验化运营对上述问题只能给出一个“模棱两可”的方案，而数据化运营可以“有理有据”地帮助运营者解决问题。例如，在“亚马逊站内广告的单次竞价选择”这一问题上，经验化运营者一般通过高单次竞价逐步递减的方式进行操作，而数据化运营者可以通过图表判断在哪个时间段需要增加竞价，在哪个时间段需要减少竞价。
适用技术门槛不同
“三分运营七分选品”，在亚马逊跨境电商运营领域，选品的重要性众所周知，而数据化运营同样也适用于选品领域。与传统的经验化选品不同，数据化选品强调“数据分析+图像识别”，前者用来判断一个产品是否热销，后者则用来判断一个产品的卖点是什么。例如，在服装领域的裙子类目，如今的图像识别技术已经可以辨认出每条裙子独特的花纹与设计。
在完成上述的图片识别后，数据化选品程序就可以结合产品的具体销量/排名信息对商品图片进行分析，从而找出热卖商品图片的共性。一般而言，数据化运营者可以使用雷达图来比较商品的图片信息，其重叠部分就是爆款商品的共有卖点，这时候只需要结合这些共有卖点再去做产品比对和选品工作，爆款命中率就会显著提高。
“数据分析+图像识别”的数据化选品对于技术的要求非常高，需要运营者或者所在公司独立开发选品软件与程序，而经验化选品则依赖选品者的运营经验与产品理解，这就是数据化运营与经验化运营在适用技术门槛上的不同。
